点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据公司收集处方记录，将其卖给广告商“这对每一个制药公司来说都像是圣杯” 从蓖麻油泻药和水银梅毒药片这些始于19世纪的药方开始，药剂师和病人间心照不宣的是：无论买什么药都是保密的 随后，数据库将被关联——无需姓名交易。这使得医药公司能够识别出那些使用某一种特定药物的群体，从而向他们发送定制的网络广告。 医药公司称这项技术符合联邦医疗隐私法，因为病人的姓名是被隐去的。 诸如艾美仕医药保健咨询公司(IMS Health Holdings)这样世界领先的数据代理公司，已经收集了上亿条医药处方记录，并从快捷药方控股公司(Express Scripts Holding)、CVS 保健公司(CVS Health)等医药保险福利管理者手中购买了数据。 几十年来，医药零售商为了推动从香皂到燕麦片等各项商品的销量，雇用市场营销公司将销售收据上的名字与已发放优惠券名单上的人一一关联。
近年来，“互联网+”概念辐射并渗透到医药行业，短短几年时间，医药零售的市场格局已悄然改变，医药电商作为医药零售的新入口已跑出加速度，这其中，既有政策加持、又有需求端的刺激。 据艾媒数据中心显示2015-2019年我国医药电商交易规模年复合增长率达20.6%。其中，2019年我国医药电商交易规模达到1007亿元，同比增长16.8%，首次突破千亿大关。 四、商业模式：致力于“互联网+”的大健康产业消费全渠道经营 医药电商经过数年的发展，目前主要呈现三种商业模式：B2B模式、B2C模式和O2O模式： （一）B2B模式 B2B模式主要是指直连工业企业和零售终端的医药电商平台 、京东电商平台所自营的医药销售部门，例如，阿里大健康、京东大健康平台所推出的自营药品。 五、行业趋势：全流程供应链管理成企业重点关注方向 数据显示，我国有接近4亿的慢性病患者，数量庞大且具有稳定的购药、复诊需求，随着治疗水平的提升以及老龄化进程的加快，未来慢病管理市场潜力会进一步拓展。
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卖药时，看到那些卖药的人瞎忽悠 ，感觉自己还是多些医药知识，才能避免不必要的麻烦。
为什么这是一个大的突破？ Ian：说它是大的突破有两个原因。首先，谷歌基于神经网络的机器翻译比此前各种机器翻译技术都要好很多，它摒弃掉了许多人为设计的元素，只使用一个神经网络来弄清楚要做什么。 能够将国际语与关于真实世界的更多结构化信息相结合是各个团队正在努力的方向，在未来几年，这会是一个大的开放领域。 Richard：单次学习 （One-shot learning），指的是，在面对一个新的任务时，你只能看到一点点数据，可能只有一个数据点，然后你可以推断出这是什么类型，或者这一功能大体是怎么样的。 现阶段，如果你想使用真正高级的AI，你不仅需要有很多计算机，而且需要很多数据。这也是为什么在 AI 竞争中主要是非常大的公司在扮演角色。 一旦我们的机器学习系统能够以人类的方式快速习得有关正在发生的事情的一般概念，就不再需要构建这些大型的数据集了。
医药行业.jpeg 物流供应链是医药企业最大的成本因素之一，并与整个医药供应链行业及医生、患者的利益息息相关，中国医药供应链流通领域症结由来已久。 二、医药供应链管理系统与医药物流供应链增值体系的3大难点 1、医药供应链物流系统规模： （1）我国从事药品批发的企业市场集中度低，规模多而小 我国名列前10位的流通批发企业的销售额之和仅占市场总额的20% 对比美国的医药市场，规模是我国的近10倍，而美国的前三大药品流通批发商却占据了其国内市场的95%。 、批发商、零售商都能通过网络实现信息共享，使得医药供应链物流数据能快速、准确地传递，大大提高了库存管理、装卸运输、采购、订货、配送、订单处理等的自动化水平。 不同的连锁企业之间、连锁企业与超市之间的互不兼容，势必会造成信息处理和流通效率的低下，这是困扰医药供应链物流配送的又一大难题。
其次要建立评审基础数据库。 基础数据由国家食品药品监管总局提供，此外，收集了地方医保、新农合、国家基本药物、军人免费药品等目录纳入情况及市场价格、临床使用数据等信息，经过标准化和分类，形成了提供专家评审使用的完整基础数据库。 所以，不会一味压价，而是通过大数据分析和智库的测算，给出一个双方都可以接受的合理价格区间。 03 改革方向 3.1 医保改革 是更加鼓励医药产业发展和技术创新。 利用医保资金的倾斜，发挥医保的杠杆作用，调整市场供给，通过市场机制引导医疗资源合理配置和优化，从而鼓励医药技术创新，支持和引领医药产业发展。 3.3 是大数据将更广泛用于目录评审 通过数据来详细分析目录外产品的使用频次、次均费用等各方面指标，为药品目录评审提供技术支持，降低人为的可操作的因素，进一步提高医保目录的公正性与科学性。
为了应对上述挑战，作者提出了一种新的相似性感知自适应校正多层聚合称GCN结构（AMA-GCN）, 编码器根据表型数据的空间分布，自动选择适当的表型，并利用文本的相似性和边缘的感知机制计算节点之间的权重。 Unknown from Correlations: Graph Neural Network for Inter-novel-protein Interaction Predict 现有PPI的预测在新的数据集上的表现并不好 基于以上分析，作者提出GNN-PPI框架充分探索蛋白质之间的相互作用（基于图的数据集划分），且将蛋白质之间的相关性纳入模型中，以提高蛋白质相互预测的效果。 MDNN: A Multimodal Deep Neural Network for Predicting Drug-Drug Interaction Events 现有方法很少关注DDI与多模态数据
P2K使用人工智能（AI）来利用数据中提供的深层知识，而不是仅仅依靠经典的机器学习技术。 “P2K是一项改变游戏规则的技术，因为它能够揭示在复杂物理化学环境中纠缠在一起的微妙蛋白质关联，并且只根据序列数据就能够有力地预测相互作用，”系统设计工程系教授兼模式分析与机器智能中心（Centre for P2K有能力改变未来的数据使用方式。” 虽然已经收集了大量生物序列数据，但提取有意义的知识和有用的知识并不容易。P2K算法通过解开多个关联来识别和预测控制蛋白质相互作用的氨基酸结合，从而应对这一挑战。 通过从云端数据库中提取信息，P2K可以预测肿瘤蛋白质和潜在的癌症治疗将如何相互作用。 尽管仍处于早期原型阶段，黄教授及其团队已经向科研人员公开提供P2K在线系统，帮助他们开始识别新的生物序列相互作用。 由于P2K可以分析序列数据，其适用性并不限于生物医学研究。P2K可以通过做出有用的关联并进行智能交易预测来使金融行业获益，或通过预测潜在网络攻击的可能性来使网络安全部门受益。
<数据猿导读> 互联网移动技术推动行业跨界,并带动传统产业进入重构时代。在互联网+医疗+大数据的催生下将会引领医疗体系进入智慧时代。下面跟着数据猿了解下未来中国医药互联网+的都有哪些发展趋势 ? 趋势八： 医疗大数据将引领医疗体系进入智慧时代 医院信息化、区域医疗信息的共享以及移动传感技术的进步将带来医疗数据的爆 炸性增长。 而与此同时,商业保险和移动医疗企业的崛起,国家医保控费、药企 研发营销以及医院医生提升效率的诉求也给大数据的应用提供了市场空间。医疗大数据的时代已经拉开帷幕。 随着对于结构性和非结构性医疗数据（如医学影响、 照片等）分析能力的加强,医疗服务体系将实现从数据收集到数据分析再到数据 应用的过渡,大数据将渗透到医疗体系的每个环节,改变每个参与主体,引领医 疗体系进入智慧时代 来源：数据猿（www.datayuan.cn）
医药电商不管是从政策、资本方面的而言，涉及面、人群都是极广的，电子商务的发展带动了各行各业的发展，医药电子商务更是蓄势待发，小到医药行业企业的参与，大到非传统意义上的医疗医药更是深度参与，制药工业电子商务更是跟上步伐 对于有实力的大企业和具备完整供应链的企业，其实不应仅仅关注医药电商零售环节。 2、医药电子商务平台与医改政策的联结 医药电商与医改之间的微妙关系将影响到企业开展医药电商的战略定位。 在流量为王、OTO和CRM大数据崛起的背景下，谁能率先通过医药电商系统对接实现线上线下商品打通，提供贯穿销售过程的一整套健康管理方案，谁就将在行业洗牌中提升客户粘性和盈利能力。 毫无疑问，O2O模式将是具有门店资源的医药电子商务企业首先选择的战略发展模式。 8、医药电子商务发展五大运营层次 低渗透率的背后是巨大的市场空间。 单体药店将集中破产，连锁企业迎来疯狂并购期，医药工业企业也将大洗牌；其次群雄逐鹿，死的是马，而这匹马就很有可能是流通医药电商平台企业以及传统代理商渠道。
前百度研究院院长林元庆宣布离职，或将加入AI创业大军；京东物流与怡康医药合作，共同打造“医药云仓”；谷歌与思科合作，共建云计算服务联盟……以下为您奉上更多大数据热点事件。 二、京东物流与怡康医药合作，共同打造“医药云仓” 近日，京东物流对外宣布称，已经与怡康医药正式达成了战略合作关系，根据签订的协议显示，双方将共同在西安打造基于医药供应链服务的“医药云仓”。 届时，“医药云仓”将致力于为客户提供整套系统化的医药供应链解决方案，其中涵盖仓储、运输、配送等各个环节。同时，这也是京东在西北布局的首个“医药云仓”。 ? 五、专注于企业级数据分析服务，“所问数据”获3500万元融资 成立于2015年12月的“所问数据”是一家大数据分析与预测服务提供商，主要通过大数据分析预测模型，利用全球外部数据，为企业提供大数据分析与预测服务 值得一提的是，“所问数据”也是号称比哈佛还难进的“微软加速器”第十期学员。 ?
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。 这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？ 正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ? 我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。 追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
美国伊利诺伊大学香槟分校与加利福尼亚大学洛杉矶分校合作开发了一款新的用于医学研究的机器学习系统。 目前约有1100种已知的可以穿透微生物膜的具有不同序列的抗菌肽...
tags: #小分子重编程 #表观遗传 #生物黑客 #中医药 OSKM OSKM是Oct4, Sox2, Klf4, and c-Myc的缩写，由于诱导c-Myc有致癌性，一般诱导OSK。
近日，工信部发布《2015年医药工业主要经济指标完成情况》和《2016年1-4月份医药工业主要经济指标完成情况》。据两报告显示，不管是主营业务还是利润，化学药品制剂制造行业都是医药行业占比最大的。 ” 2015年和2016年1-4月医药工业主要经济指标完成情况如下： 2015年中国规模以上医药工业增加值同比增长9.8%，增速较上年下降2.7个百分点，高于工业整体增速3.7个百分点。 医药工业增加值在整体工业增加值中所占比重达到3.0%，较上年增长约0.2个百分点，反映出医药工业对整体工业增长贡献进一步加大。 相对于2015年来说，2016年1-4月，中国规模以上医药工业增加值同比增长9.6%，增速较上年同期下降1.1个百分点，高于工业整体增速3.8个百分点。医药工业增加值在整体工业所占比重为3.3。 根据海关进出口数据，2015年医药产品出 口额为564.4亿美元，同比增长2.7%，增速较上年下降4.7个百分点。出口结构有所改善，化药制剂、医疗仪器设备出口比重有所提高。
一、源码特点 JSP医药进销存管理系统 是一套完善的web设计系统，对理解JSP java编程开发语言有帮助，系统具有完整的源代码和数据库，系统主要采用B/S模式开发。 对销售信息进行添加和查看 (11)订单管理：对订单信息进行添加、删除、修改和查看 （12）系统查询：盘点，销售统计报表 三、注意事项 1、管理员账号：admin 密码：admin 数据库配置文件 DBO.java 2、开发环境为TOMCAT7.0,Myeclipse8.5开发，数据库为SQLServer2008，使用java语言开发。 3、数据库文件名是jspkyyyjxc.mdf ，系统名称jspkyyyjxc 4、系统首页地址：login.jsp TIM图片20191013194059.png TIM图片20191013194253
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